基于字典学习与等效视数的低剂量 CT伪影抑制算法

针对低剂量CT图像出现条形伪影的现象,提出了一种基于字典学习与等效视数(ENL)的伪影抑制算法.该方法首先利用平稳小波变换(SWT)对低剂量CT图像进行单层分解,并对高频图像训练字典,然后利用等效视数(ENL)对字典进行分区得到伪影字典和特征字典,并只对特征原子进行稀疏编码,经小波逆变换(ISWT)后得到处理的CT图像;然后,采用双边滤波器对处理后的CT图像进行分解并训练高频字典,通过判断等效视数(ENL)来摒弃伪影字典,从而去除高频图像残留的伪影和噪声,达到抑制条形伪影的目的.实验结果表明,与总变分降噪算法、K-奇异值分解(K-SVD)算法和三维块匹配滤波(BM3D)算法对比,该算法在抑制条形伪影的同时保留了更多的边缘和细节信息,并具有较高的结构相似性和峰值信噪比.